汽车芯片应用将迎来爆点，6类产品开始冲刺

当今的汽车，与20年前相比，已经出现了很多变化，特别是随着电动化和智能化的发展和普及，传统汽车的两大件（发动机和变速箱）越来越多地被新两大件（电机和电控系统）所取代。而且，智能化的提升，使传统汽车内没有的自动驾驶辅助系统（ADAS）越来越重要，在此基础上，安全保障系统功能在新型汽车中不断增加、升级。再有，传统汽车的信息娱乐系统功能较为单一和分散，而新型汽车中的智能座舱系统将车内的声、光、影音、触控操作等功能逐渐集成在一起，实现了更加智能化的管理和操作。

虽然变化很多，但传统汽车积累了几十年、甚至上百年的底盘系统调校技术则不会过时，它也是新型汽车不断学习的目标。

下面，我们就综合传统燃油车和新型电动化、智能化汽车的各个功能块，看看各种芯片元器件是如何在汽车当中发挥作用的。

整个汽车可以被分为6大系统，分别是：动力系统，车身，座舱，控制和通信系统，底盘和安全，ADAS，如下图所示。 

一辆汽车中会用到各种各样的芯片，大致可以分为以下6大类：计算&控制，通信，功率，模拟（电源，驱动等），传感器，以及存储芯片。

计算&控制类芯片以各种处理器为主，包括MCU、CPU、GPU、FPGA，以及相应的SoC。其中，CPU、GPU等高性能计算SoC主要用于ADAS、信息娱乐系统、智能座舱，而MCU几乎遍布全车的各个功能部分，特别是传统燃油车。

功率器件主要用在动力系统和底盘，模拟芯片也是遍布全车各个部分，存储芯片主要用于ADAS和座舱，传感器包括压力、流量、惯性、湿度、红外线、CIS图像传感器，以及各种类型的雷达，不同的传感器遍布全车。

下面，分别看一下以上提到的6大类芯片元器件在汽车上的应用情况。

计算&控制芯片

在电动化、智能化普及之前，汽车的各个功能块由ECU（Electronic Control Unit）控制，MCU则是ECU的核心，它监控着各种汽车运行数据（速度、换挡、刹车、航向等），以及汽车运行的各种状态（油耗、加速、前车距离等），并根据预先设计的程序逻辑计算各种传感器送来的信息，处理后把各个参数发送给相关的执行模块，执行各种预定的控制功能。这种架构一般称为分布式。

无论是传统燃油车，还是新型的电动和智能化汽车，MCU用量都很大，车身控制、仪表盘、影音娱乐、电机驱动控制、高级安全系统、雨刮、车窗、电动座椅等，都需要MCU进行控制。目前，一辆汽车上的MCU用量可达50~100个。

传统燃油车的动力系统主要包括发动机和变速箱，这两个部件各有一个主控MCU，电动汽车动力系统包括整车控制模块，电机控制器模块，电池管理模块三个部分，动力域控制器集中控制上述三个部分，这个系统需要更多的MCU，估计每辆车会比传统燃油车多用至少5个。

车身控制系统所用的MCU数量相对稳定，变化不大，原因在于车身域技术较为成熟且使用生命周期长，实现这些功能对芯片算力的要求较低，所用的MCU价格也较低。

传统MCU大厂，如恩智浦、意法半导体、瑞萨电子和德州仪器等，一直把持着汽车MCU市场的主导权。近些年，中国本土相关企业也在努力追赶，涌现出了多家比较有特色的企业，复旦微电子就是其中之一，该公司的车规级MCU FM33LG0xxA系列可用于雨刮器、车窗、座椅、照明控制等。目前，复旦微电子正在进行新一代车规级MCU的开发。

随着智能化、网联化、电气化在汽车应用的深入和普及，汽车电子电气架构逐渐从分布式走向集中，以减少车辆线束，提高内部信息流转效率，此时，算力也趋向于集中，仅依靠MCU已难以满足计算需求。目前，ADAS和智能座舱芯片以CPU、GPU和NPU为主，并集成在域控制器中。域是将传统ECU控制进一步集中，形成几大功能块，可概括为整车控制域（VDC），智能驾驶域（ADC），智能座舱域（CDC）。未来，在基于域的集中式架构基础上，还将向域融合（中央集成）架构方向发展，它进一步简化了架构，功能更加集中。在分布式ECU逐渐向域集中的过程当中，由DCU（域控制器）集成多类ECU实现控制功能的集中。

从目前的情况来看，汽车中的MCU有减少之势，特别是座舱越来越智能化，要实现的功能繁多，包括信息娱乐、人机交互等，为了实现这些先进功能，需要更高性能的芯片，使得MCU地位呈下降趋势。以仪表盘为例，该部分性能提升使MCU的主控地位被高算力处理器取代。

总体来看，MCU在传统功能的控制应用上仍有一席之地，而在座舱和ADAS的用量会明显减少。不过，在可预见的未来，汽车用MCU的市场总量依然很大。

随着自动驾驶级别逐步提升，应用功能越来越丰富，汽车对芯片算力的要求越来越高。特别是在安全性和实时性方面，ADAS的要求很高，需要系统具备更高的认知与推理能力。

目前，以Mobileye、英伟达、特斯拉为代表的厂商在ADAS计算芯片方面走在了市场前列，相关产品已在中高端和新势力车型中广泛应用。

Mobileye是L2及以下级别辅助驾驶的龙头，也是汽车ADAS技术的奠基者和引领者，在英伟达、高通和特斯拉崛起之前，Mobileye一直是ADAS行业的龙头。不过，由于短板明显（采用不向主机厂开放数据权限的“黑盒”模式，以及软硬件必须捆绑销售），从2020年开始，Mobileye的拳头产品EyeQ芯片出货量增速明显下滑，特别是在智能化水平很高的电动车领域，Mobileye的竞争力越来越弱。

近些年，英伟达在自动驾驶领域崛起，成为了当今的行业老大。英伟达的初代自动驾驶处理器是Drive系列，随着车载系统需求的发展，Drive系统也在不断升级，例如，Drive PX Xavier配备了一块Xavier芯片，适用于L2级辅助驾驶，对于更高级别应用，可以采用两个Xavier加上两个图灵架构的GPU。后来，英伟达推出了具备更高性能的Orin芯片，不久前，该公司新推出了算力达到2000 TOPS的Thor。强大算力的芯片组合，使得客户可以根据不同使用场景选择适合的芯片，帮助英伟达较为迅速地打开了市场局面。

除了算力，英伟达还在软件工具开发上花费了大量资金，先后推出了DRIVE OS、DRIVEWORKS、DRIVE AV、DRIVE IX。英伟达软件的凸出特点是开放性高，应用灵活，适配性好。这些对用户都是很友好的，很受欢迎。

近几年，特斯拉也在自研自动驾驶处理器，名为FSD，放弃了原来用的EyeQ3和Drive平台。FSD从算法需求出发，采用了全新的芯片架构设计，其核心是两个NPU组成的NNA（Neural Network Accelerator，神经网络加速单元）。从算法出发设计芯片架构，使其能耗比更优；可以更激进地尝试新方案，不需要通过第三方车规级认证等复杂流程。另外，软硬件都通过自研完成，可以加快整车研发迭代速度，效率高于外购芯片模式。

目前，中国相关厂商也在加大ADAS处理器研发投入，代表企业是地平线和华为。地平线的拳头产品是征程系列，已经迭代到征程6，并拥有超过 20 个合作车企。华为的MDC810平台也将软硬件整合在了一起，已经用在北汽极狐αS Hi版和阿维塔11上。

除了ADAS，智能座舱对芯片算力的要求也在提升，而高通是目前该领域的领导者，中国本土企业也在发力，通过合作和自研等多种方式，紧跟座舱芯片发展。以广通远驰为例，该公司基于高通QCM6125平台，研发出了AL656S座舱SoC模组，支持高分辨率中控大屏，提供AI语音操控、在线实时导航、360环视、快速倒车影像等功能，已经应用在广汽传祺和广汽埃安等多款量产车上。